文 Alter
十九世纪中叶的美国西部，掀起了一场轰轰烈烈的淘金热，但最终赚到钱的，并不是拿命去赌的淘金者。一个名叫萨姆·布瑞南的商人，通过向淘金者出售铲子，成了加州历史上第一位百万富翁。
每一次风口出现时，总有企业想要扮演“卖铲人”的角色。特别是在元宇宙和人工智能的浪潮中，一些企业直接把“卖铲人”的身份写在了 PPT 上，生怕外界看不懂他们的定位。
可直到目前，真正称得上“卖铲人”的，似乎只有英伟达一家。
6 月 18 日，英伟达市值达到 3.34 万亿美元，正式超过微软成为全球市值最高的公司。罗森布拉特证券公司分析师 Hans Mosesmann 甚至大胆预测：英伟达将在未来一年继续上涨，市值有望达到近 5 万亿美元。
翻看英伟达的市值增长历程，这家创办于 1993 年的“卖铲人”，直到 2017 年以后，市值才开始呈现出飙涨的趋势，而当下支撑英伟达市值的主流技术，均源自 2017 年以前。
在此之前的 25 年里，英伟达为何平平无奇？
01 选对了图形赛道，却差点输给“路线错误”
时间回到 1993 年初，30 岁的黄仁勋辞掉了 LSI Logi 的工作，创办了自己的第一家公司——英伟达，选择的赛道是图形处理器。
那时候，市场上已经有 20 多家企业，既有 IBM、HP、索尼、富士通、东芝等大公司，也有很多和英伟达一样的创业者。凭借在半导体市场的人脉和经验，黄仁勋和英伟达还是拿到了入场券。
1995 年 5 月，英伟达推出了第一款产品 NV1。当时还没有显卡的概念，这款产品被称作多媒体加速器，在技术上整合了 2D 和 3D 图形处理，并具备视频处理、音频波表处理、游戏端口等功能。
NV1 发布的第二个月，英伟达获得了红杉资本和西瑞雅风险投资的首轮融资；因为 NV1 将声卡和手柄控制单元集成到了芯片中，英伟达还成功吸引了游戏主机厂商世嘉的注意，争取到了土星下一代主机里图形处理部分的订单，以及 700 万美元的开发定金。
原以为英伟达会在游戏市场高歌猛进，开启在图形处理器市场的崛起之路，但微软的出现，直接改写了英伟达的轨迹。
当时图形加速技术方兴未艾，业内并没有统一的标准，不少公司采用的规范是“三角形绘图”，英伟达选择的是“四边形绘图”。1996 年，微软发布了 Direct 3D 标准，宣布图形软件将只支持“三角形绘图”。可英伟达并未在第一时间意识到外部环境的变化，依然执着于“四边形绘图”的路线。
面对产业标准已定的大形势，英伟达被迫为自己的“错误”买单——耗时两年研发的 NV1 很快无人问津，为世嘉研发的 NV2 以失败告终，英伟达走向破产边缘。而顺应了历史规律的 3Dfx，凭借其首款产品 Voodoo，在一年时间里占据了 80% 的市场，并从英伟达手中撬走了世嘉的订单。
痛定思痛的黄仁勋认识到，“想要继续生存，就必须作出改变”。
在人事方面，黄仁勋任命主机游戏厂商水晶动力的首席技术官 David Kirk 作为英伟达的“首席科学家”；在研发方面，英伟达转投主流市场，对标掀起 3D 技术革命的 3Dfx；同时确定了为期六个月的内部周期目标，就算某一产品失败，也不会威胁到公司的生存，因为下一代的代替产品随时可用。
1997 年 4 月，英伟达推出了第三代产品 NV3，即后来被外界熟知的 RIVA 128。尽管在图像质量上不敌 3dfx 的 Voodoo，但 100M/秒的像素填充率、对 Open GL 的兼容性以及价格优势，让 RIVA 128 赢得了 OEM 厂商的青睐，不到一年出货量就超过 100 万片，硬生生让英伟达从“死亡边缘”拉了回来。
接下来的一年多时间里，英伟达先后推出了 Riva TNT、Riva TNT2 等产品，通过一套加强组合拳不断扩大市场份额。曾短暂统治市场的 3dfx 节节败退，英伟达在 1998 年的营收超过 1.5 亿美元，如愿在纳斯达克挂牌上市。
1999 年是英伟达历史上的重要时间点，除了上市的高光时刻，还在这年 8 月推出了第一款以 GeForce 命名的产品——GeForce 256，首次提出了 GPU 的概念，而后戴尔、Gateway、康柏、NEC、IBM 等纷纷宣布预装英伟达的 GPU。差点“中道崩殂”的英伟达，一跃成为媒体眼中的“硅谷新秀”。
02 日后封神的 CUDA，制造了第三次危机
一个有趣的插曲是，因为微软 Direct 3D 标准陷入困境的英伟达，不久后就狠狠“坑”了微软一把。
英伟达 GPU 的畅销，加速了 DirectX 标准的普及，也让微软对这家初创企业大加赞赏，不仅让英伟达参与到 DirectX 标准的制定中，还让英伟达拿到了创办以来的最大订单——初代 Xbox 的显示芯片。
为了让英伟达全力为 Xbox 开发 GPU，微软直接支付了 2 亿美元定金，合同金额更是达到 5 亿美元，后来还将 Xbox 的媒体传送处理器（MCP）交给了英伟达研发，双方的关系可以用“蜜月期”来形容。
2001 年 11 月 15 日，Xbox 率先在美国发售，定价 299 美元。当时，英伟达 GeForce 3 的起售价是 329 美元，Xbox 搭载的X-Chip 芯片相当于是 GeForce 3 的改良版。当时就有分析师称，微软每卖出一台 Xbox，就要亏损 125 美元。微软想要降低 Xbox 的零部件成本，英伟达是无法绕开的一环。
在微软向英伟达提出降价请求时，得到的却是黄仁勋的一口回绝。而后双方的矛盾迅速爆发，并最终诉诸于仲裁。和微软“分手”的消息传出后，英伟达的市值从 2002 年初的 110 亿美元缩水到 10 亿美元，代价不可谓不惨烈。
在微软猛烈的炮火下，黄仁勋不得不低头认怂，在 2003 年 2 月与微软正式达成和解，但未能挽回微软的“真爱”。受伤的微软向英伟达的对手 ATI 抛出了橄榄枝，由后者作为下一代 Xbox 360 的 GPU 供应商。
在微软的扶持下，英伟达和 ATI 在接下来的多年里都处于缠斗的状态。不单单是产品上的较量，市场份额也出现了拉锯的一幕。以 2004 年第三季度为例，在独立显卡市场中，ATI 的市场占有率在 59%，英伟达只有 37%。
直到 2006 年 7 月，AMD 以 54 亿美元收购 ATI，天平才开始往英伟达倾斜。为了收购 ATI，AMD 几乎用光了账面现金，并产生了 25 亿美元的债务。因为债务危机，二者的合并没能出现1+1 大于 2 的“合力”，反倒让英伟达侥幸捡到了“天上掉下来的馅饼”。
在此之前，英伟达几乎被锁死在了 GPU 赛道，无力进行横向扩张。在此之后，英伟达加速了突围步伐，其中代表性的动作正是 CUDA。
2007 年，英伟达举办了第一届 CUDA 技术大会，全称是 Compute Unified Device Architecture，一种并行计算平台和编程模型，能够让开发人员使用C语言、C++、Fortran 等编程语言来编写 GPU 加速的应用程序。
没有 CUDA，GPU 只是一个负责在屏幕上绘制图像的“图形处理单元”；有了 CUDA，GPU 拥有了解决复杂计算问题的能力，可以帮助客户为不同的任务对处理器进行编程。
GPU 的主要使用场景，不再局限于游戏。
后面的故事，不少人都很熟悉。2012 年开始走红的深度学习，以及 2022 年爆火的 ChatGPT，最终让 CUDA 封神。GPU 被广泛应用于图像识别、脸部识别、语音识别等场景中，价值甚至超过了 CPU。
但在 2008 年的语境里，英伟达每年砸到 CUDA 上的研发成本约 5 亿美元，占到了整体营收的六分之一，却几乎看不到商业价值。折射到财报上，英伟达在 2008 年以后的净利和毛利大幅走低，一度出现亏损的局面。
期间，黄仁勋多次苦口婆心地阐述 CUDA 的价值，但华尔街的分析师们并不买账，英伟达的市值长期在 100 亿美元上下徘徊。
03 冲击移动市场失利，深度学习“叫好不叫座”
管理着 3 万亿美元的英伟达，黄仁勋的每一句话都可以被夸赞成“高瞻远瞩”，每一个行为都有可能成为名场面。但管理 100 亿美元的英伟达，黄仁勋要想方设法提升股价，重拾分析师的信心。
所以在 CUDA 不被看好时，英伟达必须去追风口。
PC 市场在 2008 年后呈现出了下滑态势，以 GPU 为主营业务的英伟达冷暖自知。正是在这一年，英伟达针对移动市场推出了 Tegra 系列芯片组，采用了 ARM 架构，内置基于 GeForce 的图形处理器，并且有着清晰的思路：只要人们对手机游戏有需求，Tegra 就能在移动市场中一席之地。
单从时间上看，英伟达的入局时间并不晚。
高通推出骁龙 S1 的时间是 2007 年，但 2008 年第四季度才开始投产；苹果在 2010 年才推出首款自研芯片 A4；联发科进入智能手机市场的时间是 2011 年；三星的首款 Exynos 芯片，也是在 2011 年……何况英伟达已经有十几年的芯片研发经验，和台积电的关系也相当亲密。
只是结果远不如预想中那般。
囿于移动方面的经验不足，第一款 Tegra 芯片发布时，英伟达选择和微软合作，搭载于一款名为 Zune HD 的产品上，并未像 iPhone 一样家喻户晓。到了 Tegra 2 系列推出时，已经可以兼容 Android 系统，并因此获得了摩托罗拉、 LG 等品牌的力挺。
Tegra 3 系列算是闯出了名气，被用于 HTC One X、Nexus7 等旗舰产品上，但问题也随之暴露出来。自研的移动 GPU，提供了强大的图形计算性能，代价则是高功耗和发热，直接拖累了相关产品的口碑。
于是有了国内网友们熟悉的场景：2013 年的小米 3 发布会上，黄仁勋作为特邀嘉宾来到现场，“熬夜”学习中文，高呼“小米威武”。当时的小米刚刚起步，却是 Tegra 3 为数不多的终端客户。
这一次，英伟达不再被“上帝眷顾”，赌错了技术路线的 Tegra 没有等到“重来”的机会，在高通和三星的夹攻下，Tegra 系列芯片迅速被冷落，原本信心满满的英伟达，遗憾和万亿移动市场擦肩而过。
英伟达在移动市场显露败绩的 2012 年，多伦多大学的研究员 Alex Krizhevsky 用两张 GTX 580 显卡训练神经网络 AlexNet，只花了一个星期就在 ImageNet 挑战赛上以显著优势夺魁。
这场意外惊喜带动了使用 GPU 进行深度学习模型训练的浪潮，同时也为英伟达打开了 AI 新世界的大门：深度学习和 GPU 的暴力计算“一拍即合”，开启了拼数据和堆硬件的竞速游戏。
大约是从 2014 年的 GTC 大会开始，黄仁勋正式将 AI 作为英伟达最关键的业务，几乎每年都会唱衰摩尔定律，高谈 GPU 加速计算爆发式崛起。2016 年的时候，英伟达推出为 AI 设计的 Pascal 架构 GPU，黄仁勋亲自向一家名为 OpenAI 的初创企业，送去了世界上第一台 DGX-1 超级计算机。
英伟达对人工智能的前景抱以厚望，可市场并不感冒。
2016 年以前，英伟达的市值仍然稳定在 150 亿美元上下，2016 财年的营收只有 50.1 亿美元，不及英特尔的十分之一。所谓的深度学习浪潮，可以说是典型的“雷声大、雨点小”。
在那段漫长的日子里，微软、谷歌才是科技行业的巨无霸，英特尔、高通才是半导体行业的领袖，英伟达不过是游戏这个细分市场的领跑者，一家随着游戏市场兴衰而起伏的“小芯片企业”。
04 加速向“数据中心”转型，但市场“没看明白”
英伟达的故事始于 1993 年的，但真正意义上的走进大众视野，却是在 2018 年，中间隔了长达 25 年的时光。
正如黄仁勋后来的形容：2018 年是“近乎完美的一年，以一个动荡的方式结束”。这一年的 10 月份，英伟达的市值达到了上市以来的巅峰，达到 2189 亿美元。只是在不久后，英伟达的市值便腰斩式下跌。
现在回顾那段历史，不少人习惯性聚焦于英伟达在 2017 年的转向：2017 年的 GTC 大会上，黄仁勋发布了面向 AI 的 Tesla V100 GPU，并将其称作“世界上最昂贵的计算能力项目”，研发预算高达 30 亿美元。同时也标志着，数据中心业务被定义为英伟达的第二曲线，当天市值就冲到了 714 亿美元。
时间再一次印证了英伟达的正确性。
数据中心业务的营收在 2020 年夏天超过游戏业务，成为英伟达第一大收入来源。正是英伟达提供的澎湃算力，OpenAI 训练出了举世瞩目的 ChatGPT，拉开了生成式 AI 的大幕，英伟达的市值迅速迈过 1 万亿美元的关卡，直冲 3 万亿美元，一度成为全球市值最高的企业。
可回到当时的语境里，比起“数据中心”这个略显生涩的词汇，和英伟达捆绑最深的，其实是“挖矿”。
挖比特币需要“矿机”，“矿机”运行哈希算法需要算力，而算力的来源正是英伟达的 GPU。“挖矿”在 2016 年逐渐走红，并在 2018 年初到达高潮，期间 GPU 的需求不断增长。英伟达 GTX 1080 的零售价为 550 美元，在市场上被炒到了 1000 美元以上，以至于英伟达不得不出台“限购政策”，将显卡优先销售给游戏玩家，而非矿工。
然而，比特币的价格从 2017 年底逐步下滑，加上新币开采成本的不断提升，“矿潮”加速衰退。矿商不断抛售显卡，市场的秩序被打乱，为“挖矿”准备的显卡成堆地摆放在仓库中，英伟达的渠道库存也出现过剩。市场最终被负面情绪裹挟，英伟达的股价随即下跌，直到 2020 年初才回到高位。
不同于黄仁勋对计算价值的信仰，市场往往是短视的，习惯通过表象来看问题，而非现象背后的底层逻辑。
数字货币、元宇宙、生成式 AI 等风口，一次次刺激了英伟达的增长，给了外界十足的信心。而当泡沫破灭或者风口走弱的时候，英伟达也难免被裹挟其中。没有人会深究为了支撑起新的风口，英伟达苦熬了多少年的寒窗，坐了多少年的冷板凳，以及在错误的路线上进行了多少次尝试。
这也是所有“卖铲人”的宿命，淘金热不存在了，铲子还卖给谁呢？
即使英伟达已经是一家市值超过 3 万亿美元的巨无霸，仍然有不少分析师在质疑其价值。比如“木头姐”发出的警告：英伟达会不会是下一个思科呢？毕竟从市值上涨的曲线来看，今天的英伟达和 2000 年前后的思科不可谓不相似，在互联网泡沫达到顶峰时，思科的股价上涨了 71 倍，又在接下来的几年内暴跌了 90%，之后再也没有回到高点。
恐怕黄仁勋也无法回答上述的问题。亚马逊、微软等云服务商在过去几个季度里购买了英伟达约一半的 GPU，英伟达的命运仍然掌握在别人手中。和 2018 年的情形相比，英伟达并没有太大的变化，不过是外界对英伟达的期待发生了变化而已。
怎么丈量英伟达的价值呢？我们在这里给大家提供一个新视角，即黄仁勋在 2018 年提出的黄氏定律：GPU 的性能每两年将增加一倍以上。英伟达过去 5 年的股价和 GPU 性能的增长出奇的一致，当“黄氏定律”不再奏效的时候，也许就是英伟达市值触顶的时间。
05 结语
和世界上的大多数公司相比，英伟达是个十足的幸运儿。
简单做个换算的话：约 90% 以上的企业倒在了初创阶段，原因可能仅仅是选错了巨头押注的技术路线；熬过初创阶段的企业，又有 90% 可能陷入长期不盈利的陷阱，几乎没有资本和股东允许在不盈利的业务上长期投入；第三阶段往往是很多中大型企业的现状，比如英特尔，屡屡错过新的机会窗口，被迫在老赛道中苦苦挣扎。
核心业务价值尚未完全验证，却凭借一次次外部红利推高市值的企业，目前只有英伟达一家。
同时又不得不承认，英伟达是一家很纯粹的公司，每一次“转危为安”的背后，都是靠技术和产品才打了胜仗。黄仁勋还是一个身段柔软的管理者，坦然进行自我反思，愿意向微软低头，讨好小米换取宣传机会，哪怕是刚成立的 OpenAI，也给予了足够的尊重……将以柔克刚之道玩到了极致。
正如黄仁勋在在台大毕业典礼上的演讲：坦然面对失败，勇敢寻求帮助，在承受痛苦时坚持实现梦想，同时专注于自己的真正优势，敢于战略性地撤退、放弃。并不失风度地为自己鼓气：跑吧！无论是为了食物而奔跑，或不被他人当做食物而奔跑。
一个知己所长、目标明确、谦虚谨慎、不骄不躁的英伟达，即使被“压制”了 25 年，也能够一次次从低谷爬上来，在正确的时机大放异彩。
